此文總結如何使用 pandas 讀取 csv 文件的指定行、列或元素。

Last Modified Date: 2022 / 6 / 17

Python | Pandas | csv 選定指定列、行、元素

• 示例數據
• 列
• • 指定標簽
  • • 單列
• 行
• 參考鏈接

示例數據

參考¹，使用 pandas 讀取 csv 示例數據：

data = pd.read_csv(filepath_or_buffer=path, header=None)
print(data.columns)
# Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')
print(data.index.names)
# [None]
print(data)
# 0 1 2
# 0 ABCD NaN All
# 1 EFGH NaN All
# ...
# 1657 OPQR NaN All
# 1658 XYZN NaN All
[1659 rows x 3 columns]

列

參考 ²’ ³ 對指定列進行提取

指定標簽

單列

1. loc

col_0 = data.loc[:, 0]
# 提取第1列的內容
# 其他列，以此類推

2. pd.read_csv(..., usecols=[])

col_0 = pd.read_csv(filepath_or_buffer=path, header=None, usecols=[0])
# 為了確保讀到的數據是正確的，可以寫入excel，然後查看寫入的數據
# writer = pd.Excelwriter('./trial.xlsx')
# data.to_excel(writer, index = False, header = False)
# writer.save()

3. np.array

col_0 = np.array(data[0])
# 第1列數據將會以數組形式存儲

行

參考 ²’ ³ 對指定列進行提取

1. pd.read_csv(..., nrows=10)

row_0to10 = pd.read_csv(filepath_or_buffer=path, header=None, nrows=10)
# 只讀取前10行

2. pd.read_csv(...，skiprows=9, nrows=5)

row_10to15 = pd.read_csv(..., skiprows=9, nrows=5)
# 忽略前9行，往下讀5行

參考鏈接